Parallel Implementation of an Ensemble Kalman Filter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since mid-February 2013, the ensemble Kalman filter (EnKF) in operation at the Canadian Meteorological Centre (CMC) has been using a 600 × 300 global horizontal grid and 74 vertical levels. This yields 5.4 × 107 model coordinates. The EnKF has 192 members and uses seven time levels, spaced 1 h apart, for the time interpolation in the 6-h assimilation window. It follows that over 7 × 1010 values are required to specify an ensemble of trial field trajectories. This paper focuses on numerical and computational aspects of the EnKF. In response to the increasing computational challenge posed by the ever more ambitious configurations, an ever larger fraction of the EnKF software system has gradually been parallelized over the past decade. In a strong scaling experiment, the way in which the execution time decreases as larger numbers of processes are used is investigated. In fact, using a substantial fraction of one of the CMC's computers, very short execution times are achieved. As it would thus appear that the CMC's computers can handle more demanding configurations, weak scaling experiments are also performed. Here, both the size of the problem and the number of processes are simultaneously increased. The parallel algorithm responds well to an increase in either the number of ensemble members or the number of model coordinates. A substantial increase (by an order of magnitude) in the number of assimilated observations would, however, be more problematic. Thus, to the extent that this depends on computational aspects, it appears that the meteorological quality of the Canadian operational EnKF can be further improved.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle